动手学深度学习学习整理

Milvus学习整理

Milvus学习整理一、度量类型(metric_type)二、向量字段和适用场景介绍三、索引字段介绍（一）、概述总结（二）、详细说明四、简单代码示例（一）、建立集合和索引示例（二）、搜索示例（三）、参考文档五

louisliao_1981·2025-03-23 16:10

docker学习整理

一、Docker核心原理：像租房装修一样理解容器1.1容器vs虚拟机：合租vs买别墅虚拟机就像买别墅：每个别墅（虚拟机）自带独立地基（操作系统）、水电系统（系统资源），启动慢（分钟级）、资源占用大（GB级）[1][10]容器就像合租：大家共享小区基础设施（宿主机内核），但每个房间（容器）有自己的家具摆放（应用和依赖）。轻量（MB级）、秒级启动，还能随时搬走（迁移）[9]1.2镜像分层：乐高积木式打

24k小善·2025-03-23 04:23

书籍-《动手学深度学习（英文版）》

AstonZhang，ZacharyC.Lipton，MuLi，AlexanderJ.Smola出版：CambridgeUniversityPress编辑：陈萍萍的公主@一点人工一点智能下载：书籍下载-《动手学深度学习

·2025-03-20 14:25

【动手学深度学习】#1PyTorch基础操作

主要参考学习资料：《动手学深度学习》阿斯顿·张等著【动手学深度学习PyTorch版】哔哩哔哩@跟李牧学AI目录1.1数据操作1.1.1入门1.1.2运算符1.1.3广播机制1.1.4索引和切片1.1.5

-一杯为品-·2025-03-17 13:17

IMX6ULL学习整理篇——UBoot的一些基础知识（1.编译流程）

前言笔者整理了最近刷IMX6ULL的一些学习笔记，这里打算稍微整理一下东西发上来作为作为一个补充正文大部分而言，当我们拿到源码的时候，一般都是——先使用make来生成一份针对我们目标开发板的配置。举个例子，正点原子针对他们的开发板（EMMC作为类似于我们电脑的硬盘，DDR类似我们电脑的内存），使用的就是他们自己配置的mx6ull_14x14_ddr512_emmc_defconfig文件。也就是说

charlie114514191·2025-03-16 21:49

动手学深度学习V2.0(Pytorch)——10.感知机（激活函数）

文章目录1.感知机2.多层感知机2.1异或问题2.2单隐藏层2.3激活函数2.3.1logistics函数/sigmoid激活函数2.3.2tanh函数2.3.3sigmoid函数和tanh函数的异同/优缺点2.3.4relu2.4多类分类2.5多隐藏层3Q&A3.1神经网络中一层的定义是什么3.2感知机无法解决XOR问题，多层感知机虽然可以解决，但是还是被SVM替代是为什么?3.3不同任务的激活

吨吨不打野·2025-03-11 21:08

（Pytorch）动手学深度学习：基础内容（持续更新）

深度学习前言环境安装(Windows)安装anaconda使用conda或miniconda创建环境下载所需的包下载代码并执行(课件代码)关于线性代数内积(数量积、点乘)外积关于数据操作X.sum(0,keepdim=True)和X.sum(1,keepdim=True)广播机制(broadcast)Softmax函数和交叉熵损失函数Softmax函数交叉熵损失函数感知机多层感知机前言之前看吴恩达

孔表表uuu·2025-03-09 01:48

python selenium兼容性_Selenium学习整理(Python)

1准备软件SeleniumIDEfirebug-2.0.19.xpifirepath-0.9.7-fx.xpiFirefox_46.0.1.5966_setup.exe由于火狐浏览器高版本以后就不支持firebug,最好下载安装49版本以下的。selenium_ide-2.9.1.xpiWebDriverpipinstallseleniumchromedriver.exeIEDriverServe

k程·2025-03-08 13:48

# React源码解析之Reconciler运行循环与scheduler调度

React源码之看完吊打面试官系列经历一个月的学习整理，站在前人的肩膀上，对React有了一些浅薄的理解，希望记录自己的学习过程的同时也可以给大家带来一点小帮助。

Bug程序员枯港·2025-03-07 07:46

坚持学习100天：MFC多线程开发

在这里记录一些学习的东西和学习的心情,内容主要是一些自己学习整理的小笔记。

smile- sunshine·2025-02-28 07:26

深度学习笔记之自然语言处理(NLP)

自然语言处理部分将包含《动手学深度学习》这本书的第十四章，自然语言处理预训练和第十五章，自然语言处理应用。并且参考原书提供的jupyternotebook资源。

电棍233·2025-02-22 02:10

html5游戏引擎-Pharse.js学习笔记（一）

所以决定从今天正式开始研究html5游戏引擎，并且将从看官网demo的学习整理成博客和大家一起分享。

18520195858·2025-02-17 13:45

动手学深度学习V2.0(Pytorch)——25. 使用块的网络 VGG

文章目录P1讲解1.1基本介绍1.2总结P2代码实现2.1报错解决2.2windows下专用/共享GPU内存P3Q&AP4.其他4.1ImageNetClassificationLeaderboard4.2VGG其它讲解P1讲解1.1基本介绍视频地址：https://www.bilibili.com/video/BV1Ao4y117Pd教材文档：https://zh-v2.d2l.ai/chapt

吨吨不打野·2025-02-16 04:58

动手学深度学习笔记|3.2线性回归的从零开始实现（附课后习题答案）

动手学深度学习笔记|3.2线性回归的从零开始实现（附课后习题答案）线性回归的从零开始实现生成数据集读取数据集初始化模型参数定义模型定义损失函数定义优化算法训练练习1.如果我们将权重初始化为零，会发生什么

lusterku·2025-02-15 04:57

黑马苍穹外卖学习笔记

黑马苍穹外卖学习笔记【下载地址】黑马苍穹外卖学习笔记本仓库提供了一份关于“黑马苍穹外卖”的学习笔记，由笔者在课余时间学习整理而成。

窦莎言Firm·2025-02-13 13:29

【ai】李沐动手深度学学v2 环境安装：anaconda3、pycharm、d2

cuda-toolkitcuda_12.5.0_windows_network.exe官方课程网站第二版资源下载release版本pycharm版本李沐【动手学深度学习v2PyTorch版】课程笔记CUDA

等风来不如迎风去·2025-02-12 15:05

嵌入式系统学习整理-FourDay-原码反码补码详解

目录一、前言一、原码、反码、补码定义1.原码2.反码3.补码二、补码的加减计算一、前言首先，要知道计算机底层都以二进制表示，数字也不例外，那么，如果数字加减运算的话，要怎么算呢？在计算机内部只有加法器，既产生数的和的装置，在电子学中，加法器为一种数位电路，可进行加法运算。对于十以内的加法运算，有相关的4个量：被加数A加数B数字相加之和S相加之后的进位C为什么考虑进位呢？要想想计算机不是人，他要按部

有人叫我注孤生·2025-02-12 07:11

动手学深度学习：3.9 多层感知机的从零开始实现

3.9多层感知机的从零开始实现我们已经从上一节里了解了多层感知机的原理。下面，我们一起来动手实现一个多层感知机。首先导入实现所需的包或模块。importtorchimportnumpyasnpimportsyssys.path.append("..")importd2lzh_pytorchasd2lCopytoclipboardErrorCopied3.9.1获取和读取数据这里继续使用Fashio

AI_Younger_Man·2025-02-10 17:36

达梦数据库学习整理

达梦数据库的体系架构跟oracle差不多，属于国内首家自主创研的数据库产品，更加符合国人的使用习惯。由于国外的开源产品较少，商业定制化的产品对国家的安全和保密性并不友好，达梦数据库解决了这些难题。达梦数据库安装方便，一些参数配置在管理助手里也有中文解释比较清晰，有部分比较容易遗漏的，达梦也自动做，比如控制文件的备份等。manager工具，这个工具主要是对模式，表空间，用户管理，DMSQL，备份还原

bellachen2022·2025-02-06 03:39

线性回归的简单实现

本文是《动手学深度学习》的笔记文章目录线性回归的简单实现生成随机数据集读取数据初始化模型参数定义模型定义损失函数定义优化算法训练模型线性回归的简洁实现生成数据集读取数据定义模型初始化模型参数定义损失函数定义优化算法训练模型线性回归的简单实现用了

SkaWxp·2025-02-03 14:58

Ubuntu系统GAMIT10.7程序安装

Ubuntu20.04系统GAMIT10.7程序安装最近选修课学习GAMIT，经过学习整理，将自己的安装过程分享一下，写的不够详细，有问题可以再继续交流。首先，进入Ubuntu系统并确认连接互联网。

说书人_J·2025-01-30 01:01

《动手学深度学习》(PyTorch版)

《动手学深度学习》PyTorch版前言简介面向人群食用方法方法一方法二方法三目录原书地址引用阅读指南前言读书啦！！！本项目将《动手学深度学习》原书中MXNet代码实现改为PyTorch实现。

chaser&upper·2025-01-28 15:36

动手学深度学习-卷积神经网络-3填充和步幅

目录填充步幅小结在上一节的例子（下图）中，输入的高度和宽度都为3，卷积核的高度和宽度都为2，生成的输出表征的维数为2×2。正如我们在上一节中所概括的那样，假设输入形状为nh×nw，卷积核形状为kh×kw，那么输出形状将是(nh−kh+1)×(nw−kw+1)。因此，卷积的输出形状取决于输入形状和卷积核的形状。还有什么因素会影响输出的大小呢？本节我们将介绍填充（padding）和步幅（stride）

像污秽一样·2025-01-28 00:49

个人学习笔记7-6：动手学深度学习pytorch版-李沐

#人工智能##深度学习##语义分割##计算机视觉##神经网络#计算机视觉13.11全卷积网络全卷积网络（fullyconvolutionalnetwork，FCN）采用卷积神经网络实现了从图像像素到像素类别的变换。引入l转置卷积（transposedconvolution）实现的，输出的类别预测与输入图像在像素级别上具有一一对应关系：通道维的输出即该位置对应像素的类别预测。13.11.1构造模型下

浪子L·2024-09-16 00:45

Ros2_学习整理_7_Launch文件编写（赵虚左老师）

Ros2_Launch文件编写简化节点的配置与启动，提高程序的启动效率。1、Launch的基本使用流程1-1.C++实现1.编写Launch文件python格式launch文件XML格式Launch文件YAML格式Launch文件2.编辑配置文件在CMakeList.txt中添加语句：intall(DIRECTORYlaunchDESTINATIONshare/${PROJECT_NAME})3.

干掉乔治的猪·2024-09-13 20:06

动手学深度学习（pytorch土堆）-03常见的Transforms

Composetransforms.Compose是PyTorch中的一个函数，用于将多个图像变换操作组合在一起，形成一个变换流水线。这样可以将一系列的图像处理操作整合为一个步骤，便于对图像进行批量预处理或增强。基本用法transforms.Compose接受一个列表，列表中的每个元素是一个变换操作。这些操作会按照给定的顺序依次作用在输入的图像上。Example:>>>transforms.Com

#include<菜鸡>·2024-09-12 00:51

动手学深度学习（pytorch土堆）-02TensorBoard的使用

1.可视化代码使用了torch.utils.tensorboard将数据记录到TensorBoard以便可视化。具体来说，它将标量数据记录到目录logs中，使用的是SummaryWriter类。代码分解如下：SummaryWriter("logs")：初始化一个TensorBoard的写入器，日志会保存到"logs"目录。writer.add_scalar("y=x",i,i)：在循环的每一次迭代

#include<菜鸡>·2024-09-11 23:15

动手学深度学习（pytorch）学习记录20-自定义层[学习记录]

在深度学习中，自定义层是指开发者根据特定需求编写的神经网络层，而不是使用深度学习框架（如PyTorch、TensorFlow等）提供的现成层。自定义层可以让模型更加灵活，以适应特定的任务或数据集。目录没有参数的自定义层带参数的层没有参数的自定义层下面的CenteredLayer类要从其输入中减去均值。要构建它，只需继承基础层类并实现前向传播功能。importtorchimporttorch.nn.

walfar·2024-08-30 13:13

动手学深度学习（pytorch）学习记录21-读写文件(模型与参数)[学习记录]

目录加载和保存张量加载和保存模型参数保存模型的好处众多，涵盖了从开发到部署的整个机器学习生命周期。节省资源：训练模型可能需要大量的时间和计算资源。保存模型可以避免重复训练，从而节省时间和计算资源。快速部署：一旦模型被训练并保存，它可以迅速部署到生产环境中，加速产品上市时间。版本控制：保存不同版本的模型有助于跟踪模型的迭代过程，便于比较和回滚到之前的版本。离线使用：保存的模型可以在没有网络连接的情况

walfar·2024-08-30 12:42

机器学习——lightGBM（学习整理）

目录一、认识lightGBM1.简单介绍2.主要特点LightGBM的缺点3.模型训练方式（1）TrainingAPI（2）Scikit-learnAPI二、相关函数参数1.TrainingAPI2.Scikit-learnAPI（重复只做补充）3.lightgbm.cv4.lightgbm.Dataset5.Callbacks（1）lightgbm.record_evaluation（2）lig

CXDNW·2024-08-30 03:40

深度学习多GPU训练原理

详细参考《动手学深度学习》P233，8.4节多GPU计算。数据并行的方法把一个batch的所有数据平均分配到每块GPU的显存里，把模型参数在每个GPU显存上拷贝一份。

浦东新村轱天乐·2024-08-25 22:31

【深度学习笔记】1 数据操作

注：本文为《动手学深度学习》开源内容，仅为个人学习记录，无抄袭搬运意图数据操作在深度学习中，我们通常会频繁地对数据进行操作。作为动手学深度学习的基础，本节将介绍如何对内存中的数据进行操作。

RIKI_1·2024-03-16 02:02

【深度学习模型】6_3 语言模型数据集

注：本文为《动手学深度学习》开源内容，部分标注了个人理解，仅为个人学习记录，无抄袭搬运意图6.3语言模型数据集（周杰伦专辑歌词）本节将介绍如何预处理一个语言模型数据集，并将其转换成字符级循环神经网络所需要的输入格式

RIKI_1·2024-03-12 23:46

【深度学习笔记】6_4 循环神经网络的从零开始实现

注：本文为《动手学深度学习》开源内容，部分标注了个人理解，仅为个人学习记录，无抄袭搬运意图6.4循环神经网络的从零开始实现在本节中，我们将从零开始实现一个基于字符级循环神经网络的语言模型，并在周杰伦专辑歌词数据集上训练一个模型来进行歌词创作

RIKI_1·2024-03-12 07:23

【深度学习笔记】6_10 双向循环神经网络bi-rnn

注：本文为《动手学深度学习》开源内容，部分标注了个人理解，仅为个人学习记录，无抄袭搬运意图6.10双向循环神经网络之前介绍的循环神经网络模型都是假设当前时间步是由前面的较早时间步的序列决定的，因此它们都将信息通过隐藏状态从前往后传递

RIKI_1·2024-03-10 11:07

学习整理2年，我的10条关于“极简主义”的心得分享

我一直都是神经比较大条的人，在生活中很多时候我的口头禅都是“差不多就行了”。就是“差不多”的生活态度，让我的生活质量每况愈下。后来在接触到“整理”“断舍离”“极简生活”的一些理念后，自己的生活方式和生活理念也发生了巨大的改变。本期想跟大家分享下2年时间里，我践行整理收纳后得到的改变，以及对物欲的理解。1、减少无效社交并不是远离人群，而是最大程度减少无意义的社交活动，去寻找高质量的陪伴。何为高质量？

爱整理的沐七·2024-03-09 09:48

李沐《动手学深度学习》课程笔记：15 实战：Kaggle房价预测 + 课程竞赛：加州2020年房价预测

15实战：Kaggle房价预测+课程竞赛：加州2020年房价预测1.访问和读取数据集importhashlibimportosimporttarfileimportzipfileimportrequestsDATA_HUB=dict()DATA_URL='http://d2l_data.s3-accelerate.amazonaws.com/'defdownload(name,cache_dir=

非文的NLP修炼笔记·2024-03-07 09:00

Android-Fk：BufferQueue学习整理

一.BufferQueue概述BufferQueue可以理解为一个生产者-消费者”模型，对GraphicBuffer管理的一种机制。需注意的是，可以将BufferQueue当作是一个算法结构，并不是只有Surfaceflinger会使用到，其他进程只要有GraphicBuffer的消费地方都会使用到。二.BufferQueue结构在这里插入图片描述一般是在消费者进程调用BufferQueue的cr

马小藤·2024-02-20 05:34

建立绘画的一种认知体系－－老白学画（十二）

（本篇主要是学习整理，在大脑中建立绘画知识联结）其实自己学画画，纯是散兵游打式的，什么都学，团结一切可以团结的力量，最后走农村包围城市（心里瞎想）。虽然线上培训班众多，但也未能动心。

江苏刘志祥·2024-02-19 21:33

从零实现softmax回归【基于Pytorch】

参考资料：沐神——动手学深度学习importtorchimporttorchvisionfrommatplotlibimportpyplotaspltfromtorch.utilsimportdatafromtorchvisionimporttransformsfromd2limporttorchasd2lfromIPythonimportdisplaydefget_dataloader_work

卡仕达酱·2024-02-19 15:52

Linux：简单聊聊线程调度

我也一样，所以简单学习整理一下，在此分享！一、什么是线程调度？在Linux中，线程调度是由内核管理的过程。内核负责根据预定义的调度策略和优先级来决定哪个线

小嵌同学·2024-02-19 13:14

2023年10月6日

明天就要上班了，这个假期参加家庭聚会两次，学习整理笔记两次，每日一省一次。晚上得整理笔记了。

2094b526c2b8·2024-02-15 08:10

[CUDA 学习笔记] Reduce 算子优化

Reduce算子优化注:本文主要是对文章【BBuf的CUDA笔记】三，reduce优化入门学习笔记-知乎的学习整理Reduce又称之为归约,即根据数组中的每个元素得到一个输出值,常见的包括求和(sum)

PeakCrosser·2024-02-14 10:39

委托和事件详解

事件1.什么是事件2.事件模型的5个步骤和组成部分（1）5个步骤（2）5个组成部分3.实际案例4.事件语法5.事件是基于委托的6.Q&A前言这篇委托和事件的学习笔记是基于b站BeaverJoe大佬的视频学习整理的

feifei_cloud·2024-02-12 08:35

《动手学深度学习(PyTorch版)》笔记8.6

注：书中对代码的讲解并不详细，本文对很多细节做了详细注释。另外，书上的源代码是在JupyterNotebook上运行的，较为分散，本文将代码集中起来，并加以完善，全部用vscode在python3.9.18下测试通过，同时对于书上部分章节也做了整合。Chapter8RecurrentNeuralNetworks8.6ConciseImplementationofRNNimporttorchfrom

南七澄江·2024-02-12 08:03

《动手学深度学习(PyTorch版)》笔记8.7

注：书中对代码的讲解并不详细，本文对很多细节做了详细注释。另外，书上的源代码是在JupyterNotebook上运行的，较为分散，本文将代码集中起来，并加以完善，全部用vscode在python3.9.18下测试通过，同时对于书上部分章节也做了整合。Chapter8RecurrentNeuralNetworks8.7BackpropagationThroughTime通过时间反向传播（backpr